SPECIALIZAREA: ȘTIINȚA MEDIULUI LUCRARE DE LICENȚĂ 2019 UNIVERSITATEA “DUNĂREA DE JOS” DIN GALAȚI FACULTATEA DE ȘTIINȚE ȘI MEDIU SPECIALIZAREA:… [306309]

UNIVERSITATEA “DUNĂREA DE JOS” DIN GALAȚI

FACULTATEA DE ȘTIINȚE ȘI MEDIU

SPECIALIZAREA: ȘTIINȚA MEDIULUI

LUCRARE DE LICENȚĂ

2019

UNIVERSITATEA “DUNĂREA DE JOS” DIN GALAȚI

FACULTATEA DE ȘTIINȚE ȘI MEDIU

SPECIALIZAREA: ȘTIINȚA MEDIULUI

Studiu comparativ pentru evaluarea ratei de producție pentru salcÂm

(Robinia pseudoacacia),

2019

Declarație pentru conformitate asupra originalității operei

științifice

Subsemnatul/[anonimizat], candidat/ă [anonimizat], [anonimizat], în note și în bibliografie. Declar că nu am folosit în mod tacit sau ilegal munca altora și că nici o [anonimizat]. Declar că lucrarea nu a mai fost prezentată sub această formă vreunei instituții de învățământ superior în vederea obținerii unui grad sau titlu științific ori didactic.

Semnătura,

___________________________

Introducere

Pădurea reprezintă o resursă naturală remarcabilă pentru om și societate. [anonimizat], cărbunii, [anonimizat] a unui proces natural de reînnoire a generațiilor de arbori[Palaghianu C., 2015].

Pădurea nu înseamnă doar copaci. „[anonimizat]. [anonimizat], sunt răzvrătite împotriva noastră. [anonimizat], oamenii nu avem dreptul de a distruge evoluția naturii. [anonimizat] s-a [anonimizat] o ajutăm să se regenereze”[http://apepaduri.gov.ro].

În procesul de a stopa exploatarea nerațională a [anonimizat] a verifica originea materiei prime folosite în industria lemnului. [anonimizat], dar mai ales cumpărătorii pot acționa asupra fenomenului prin favorizarea produselor obținute din lemn provenit din păduri gestionate durabil. Astfel au apărut sistemele de certificare a gospodăririi pădurilor care se bazează pe respectarea anumitor principii și standarde în ceea ce privește gestionarea resurselor forestiere și nu numai[Stăncioiu, P. T., 2008].

Evoluția socială și economică a umanității a determinat o creștere alarmantă a consumului de lemn. [anonimizat] a [anonimizat]: [anonimizat] a [anonimizat][Palaghianu C., 2015].

[anonimizat], culturale și/[anonimizat], pădurea poate fi considerată ca având o „valoare ridicată de conservare” (VRC). Așadar, pădurile cu valoare ridicată de conservare sunt acele păduri care au o importanță deosebită din perspectiva protejării mediului, a conservării biodiversității și a valorilor culturale și religioase ale comunităților locale[Stăncioiu, P. T., 2008].

În gestionarea pădurilor și luarea deciziilor, o cerință de bază a fost înțelegerea valorile relative ale stocurilor de pădure în condiții de funcționare diferite, precum și mărimea acestora și valorile de exploatare a pieței[G. Lorenc-Plucińska 2017; B. Truax, D. Gagnon 2012]. Cu alte cuvinte, fundamentul pentru înțelegerea compromisurile necesare se bazează pe dezvoltarea de instrumente care pot oferi o evaluarea corectă, consecventă și fiabilă a inventarului regional al pădurilor [G. Puscasu, 2009; B. Truax, 2012].

Menținerea acestor suprafețe în starea actuală, în general constituie o problemă prea delicată, întrucât împădurirea/refacerea lor ridică probleme deosebite nu numai financiare dar și tehnice (și de cele mai multe ori nu reușește din cauza condițiilor naționale limitative).

Este deosebit de important ca aceste suprafețe să fie menținute în starea lor naturală mai ales când se instalează alte specii decât cele întâlnite în mod natural în habitat (e.g. salcâm) [Stăncioiu, P. T. 2008].

Importanța protejării pădurilor: efecte climatice extreme datorate poluării atmosferice – singurul mijloc accesibil este cel datorat atenuării efectelor climatice extreme prin perdele forestiere și corpuri de pădure pentru stabilizare.

Perdelele forestiere de protecție se fundamentează și se înființează pe bază de studii întocmite de institute de cercetare silvică. Regenerarea pădurilor este una dintre activitățile prioritare ale politicii naționale de mediu, prin care se urmărește asigurarea integrității și permanenței pădurilor, pentru ca acestea să-și exercite cu continuitate funcțiile de protecție și de producție [http://www.rosilva.ro/].

În ultimii ani, au fost puse în aplicare procese de monitorizare în Europa și, în special în România. Se estimează că până în 2050 aproximativ 75% din industrie producția de lemn va proveni din pădurile de plantație. În mod similar, pentru a satisface creșterea cererii de fibre lemnoase și biomasă, se estimează că aproximativ 50% din plantații vor avea o creștere rapidă sau intensă[Ionuț-Dorin MARIN, et al. 2018; G. Murariu, 2016; R.A. Sedjo,2001].

De exemplu, în lunca Dunării se găsesc arborii de plopi euro-americani și de salcie autohtonă cu valori medii ale creșterii destul de apropiate, dar care se deosebesc esențial din punct de vedere al fluctuației creșterii în jurul mediilor. S-a dovedit că salcia prezintă o dispersie redusă a creșterilor, în comparație cu plopul euro-american. Caracterizarea proprietăților fizico-mecanice ale lemnului la speciile forestiere, prin cifre medii, deși utilă pentru o primă cunoaștere a speciei, este insuficientă din punct de vedere științific și practic, deoarece o variație prea mare a valorilor face calculele de rezistență destul de nesigure. Tot atât de insuficientă este cifra privind consistența medie al arboreților încadrate într-un anumit tip de pădure, sau mediile privind caracteristicile biometrice ale semințelor forestiere. De aceea, pentru confirmarea caracterizării distribuțiilor statistice, este necesară cunoaștere modului cum valorile observate se repartizează în jurul mediei, se impune deci o caracterizare cantitativă a variabilității[V. Giurgiu, 1972].

Un studiu asemănător realizat de către Dr. Ing. Victor Giurgiu, descrie experiențele silvice, în care de cele mai multe ori, ca unitate de observație se consideră valoarea obținută pe parcelă (volumul de parcelă, înălțimea medie, diametrul mediu etc.). În alte situații este mai avantajos să se lucreze, în locul valorilor medii pe parcele, cu însăși valorile individuale referitoare la unitățile din cadrul parcelei, în special când nu sunt interacțiuni între puieți sau arbori. În cazul acesta, datele obținute diferă de cea anterioară, devenind astfel posibil calculul variației corespunzătoare interacțiunii între blocuri și variante.

Un exemplu pe care l-a demonstrat literatura este acela prin care au fost utilizate trei clone de plop euro-american pentru a pune în evidență clona cu cele mai mari creșteri în înălțime. S-a efectuat o cultură experimentală așezată după metoda blocurilor aleatorii, cu trei repetiții. După primul an de vegetație, au fost măsurate creșterile în înălțime la câte 10 exemplare din fiecare parcelă. în prelucrarea statistică efectuată după metoda analizei duble a varianței, factorul T este reprezentat de clonă, iar factorul B, prin blocuri, între clone existând diferențe semnificative [V. Giurgiu, 1972].

În Europa, criza de energie calorică a determinat experimentarea și crearea unor așa numite culturi forestiere energetice, cum ar fi cele de tip mini-rotație, cu cicluri de 8-12 ani și mai apoi culturi de tip mini-rotație, cu cicluri de 1-5 ani. Instalarea acestor culturi se face prin butășirea pe terenuri plane, mai umede, cu soluri profunde, speciile forestiere folosite fiind plopii, sălciile și aninii. Desigur că aceste culturi speciale prezintă și unele dezavantaje prin aceea că epuizează rapid fertilitatea solurilor, necesită cheltuieli de combatere a dăunătorilor, precum și terenuri apte pentru culturile agricole etc. Aceste soluții constituie alternative la rezolvarea parțială a deficitului energetic care se manifestă pe plan mondial, ele încă trebuind a fi temeinic analizate și cercetate.

În unele țări europene – Polonia, Finlanda ș.a. – s-a preconizat ideea folosirii în scopuri energetice a biomasei din rădăcini și cioate. Aceste țări însă au păduri întinse, situate pe terenuri plane și nisipoase, unde scoaterea parțială a cioatelor se poate realiza fără implicații deosebite din punct de vedere ecologic, economic și tehnic. În condițiile țării noastre însă, cu terenuri în pantă și fiabile, scoaterea cioatelor și rădăcinilor ar echivala cu o catastrofă ecologică cu mari implicații economice. Aceste cioate și rădăcini constituie o adevărată armătură biologică, necesară stabilității versanților împotriva erodării solurilor și alunecărilor de teren. Deși suntem într-o zonă cu multe păduri, și în județul Suceava lemnul de foc constituie a problemă, nu una ușoară, atât pentru populația de la orașe, cât și de la sate. Lemnul de foc este elementul natural cel mai căutat. În zona montană aproape 6 luni de zile pe an locuințele trebuie încălzite. Dar nu numai despre aceasta este vorba, ci și de prepararea hranei oamenilor și a unor animale[Ichim R., (1994)].

Capitolul I. Noțiuni specifice

1. Definiți ale temei abordate

Dendrologia are ca baza studiul plantelor lemnoase cum ar fi arbori și arbuști. Proveniența numelui este de originea grecescului dendron= arbore și logos= știință. Sunt analizate din punct de vedere morfologic, ecologic, silvobiologic, peisagistic și economic

Dendrologia se definește ca disciplina de bază a meseriei de silvicultor, presupunând cunoașterea acesteia în special celor ce vor lucra în domeniul forestier cunoscând foarte bine noțiuni de specialitate cu scopul de a recunoaște, de a asocia și promova peciile lemnoase. Legături directe cu botanica, pedologia, fitopatologia și ecologia pădurilor, având un caracter fundamental pentru o disciplină precum silvicultură, împădurire, dendrometrie, amenajare a teritoriului [http://silvic.usv.ro/].

Fondul forestier este suprafața totală a pădurilor, a terenurilor pentru împădurire, a celor care servesc nevoilor culturii, producției sau administrării pădurilor, iazuri, pârâuri, alte terenuri forestiere, inclusiv terenuri forestiere neproductive.

Zona pădurilor reprezintă terenul de cel puțin 0,25 ha, acoperit cu copaci; copacii trebuie să atingă o înălțime minimă de 5 m la maturitate în condiții normale de creștere.

Îngrijirea din pădurile tinere – ansamblul de îngrijire și gestionare a tăierilor de copaci, realizat din instalarea copacilor și până la începerea tăierilor de regenerare, în raport cu scopul propus al managementului[http://www.insse.ro/].

2. Descrierea pădurilor

Legea nr. 289/2002 privind perdelele de protecție forestieră, cu modificările și completările ulterioare, stipulează că "autoritatea publică centrală responsabilă cu silvicultura asigură realizarea Sistemului Național de Protecție a Pădurilor", precum și exproprierea pentru cauza utilității publice și realizarea obiectivelor de investiții privind stabilirea perdelelor de protecție forestieră, se efectuează de către Registrul național forestier – Romsilva, în calitate de autoritate contractantă, pe baza tehnicilor și documentației tehnice prezentate în temeiul legii structurilor teritoriale a autorității publice centrale responsabile de silvicultură.

Copacii sunt acele plante lemnoase care cresc în mod normal în păduri, cu o înălțime de cel puțin 7 m, care produc lemn și alte materii prime importante (cochilie, rășină, flori) și care au o influență benefică asupra mediului. Ca și categorii de arbori, conform literaturii, menționăm pădurile care produc lemne și fac parte integrantă din ecosistemul forestier, arborii ornamentali de interes, precum și pomii fructiferi, destinate producției de fructe comestibile[http://silvic.usv.ro/ ].

Fig. 1.1 Volumului de lemn recoltat, în anul 2015[http://www.insse.ro/ ]

Fondul forestier de stat este gestionat de către Registratura Națională de Silvicultură – Romsilva, un director autonom de interes național, sub autoritatea statului, prin autoritatea publică centrală responsabilă cu silvicultura, Institutul Național de Cercetare Marină, Institutul de Cercetări Silvice din "Marin Dracea" Regia Autonomă "Administrația Patrimoniului Protocolului de Stat".

Fig. 1.2 Fondul forestier al României [https://adevarul.ro/ ]

Proprietățile publice al statului s-au diminuat considerabil ca urmare a aplicării legilor pentru restabilirea dreptului de proprietate, după cum se arată în graficul de mai jos [http://www.rosilva.ro].

Fig. 1.3 Suprafața fondului forestier proprietate publica a statului[http://www.rosilva.ro]

3. Descrierea Salcâmului

Salcâmul (Robinia pseudoacacia), salcâmul comun sau salcâm negru, este o specie de foioase, cu frunze largi, acest copac fiind nativ în America de Nord. Arborele de dimensiuni medii, cu creștere rapidă este înarmat cu spini și s-a răspândit rapid după ce a fost lăsat neperturbat pe scară largă. Acesta a devenit naturalizat în pajiști, păduri semi-naturale și habitate urbane[Cierjacks, A și al, 2013]. Salcâmul se dovedește a fi o specie pretențioasă de sol și climă. În țara de origine, ei pretind climă umedă, caldă, locații cu multă căldură de vară, sezon de vegetație lungă, fără înghețuri târzii[http://silvic.usv.ro/cursuri/dendrologie.pdf].

Fig. 1.4 Pădure de salcâm[ https://silvicultorul.wordpress.com(16.05.2019)]

Salcâmul are frunzele compuse, așezate cate 5-12 perechi pe o coadă, sunt de o culoare verde închis și prevăzute cu niște tulpinițe transformate în spini, care stau pe ramuri mai mulți ani și care mai pe urmă cad. Florile sunt albe mirositoare, așezate în buchete pe o ramură aplecata. Din fiecare floare iese la maturitate câte o păstaie în care se află mai multe semințe. Florile apar prin Mai-Iulie, iar coacerea fructului are loc în Septembrie, însă semințele nu se răspândesc de cât iarna și pe la începutul primăverii, prin crăparea păstăi din care cad și se răspândesc[Theodor Chivulescu, 1890].

Fig.1.5 Flori de salcâm[https://ziarullumina.ro/]

Salcâmul poate fi o specie exotică, ajungând până la 30 m înălțime și peste 80 cm diametru, având înrădăcinarea în primii 2-3 ani se dezvoltă pronunțat în adâncime, formând pe solurile profunde și afânate un pivot până la 2 m; apoi iau naștere ramificați foarte întinse lateral ajungând la circa 20 m.

Scoarța la început netedă, de culoare brună-roșcată sau cenușiu-măslinie; se transformă devreme în ritidom foarte gros, cu crăpături longitudinale, adânci și largi. La maturitate, scoarța reprezintă până la 20% din volumul total.

Maturitatea arborilor timpurie; exemplarele crescute izolat încep să fructifice chiar de la 5 la 7 ani.

Creșterea este în general foarte rapidă, dar nu pe orice tip de sol. în special soluri nisipoase. În pepiniere puieții din primul an depășesc înălțimea de 50 cm. Creșterea maximă curentă anuală se realizează în al doilea sau al treilea an după plantare, iar creșterea maximă în diametru și volum între 12 și 20 de ani. Longevitatea peste 100 de ani; tulpinile încep să putrezească la mijloc, mult mai de timpuriu.

Cerințele ecologice la salcâm sunt caracterizate ca fiind o specie pretențioasă față de sol și climă, însă datorită marii sale vitalități, reușește în cele mai variate zone. Crește bine mai ales în zonele cu căldură estivală ridicată și sezon lung de vegetație.

Nu suportă decât pentru timp scurt inundațiile întâmplătoare, rădăcinile asfixiindu-se în apa stagnantă sau curgătoare. Este o specie epuizantă pentru sol, folosind cantității mai mari de substanțe minerale decât frasinul și stejarul[Dr. E. G. Negulescu, 1957].

Copacul este comun în sudul insulelor britanice și în multe alte regiuni ale Europei. Salcâmul (Robinia pseudoacacia) este o specie de pionierat care necesită lumină, care are loc în primul rând în site-uri perturbate pe soluri fertile. Arborele nu tolerează solurile umede sau compactate [Cierjacks, A și al, 2013].

Salcâmul are un consum ridicat de nutrienți, așa că culturile repetate epuizează solul. Spre deosebire de regimul de apă, salcâmul se dezvoltă , pe dune de nisip care alimentează orizontul apelor subterane.

În ansamblu, salcâmul are o amplitudine ecologică largă, ceea ce duce la o locuință relativ rapidă, cumulată cu modificări morfologice evidente (ritm gros, timpuriu, lobi spinoși, înrădăcinare profundă). Nu creează un climat intern, astfel încât salcâmul să nu fie asociat cu alte specii.

Capitolul II. Materiale și metode

2.1. Locații de studiu

Galați este un județ în regiunea Moldova din România. Județul Galati este situat la extremitatea est-centrală a României, la confluența Dunării cu râurile Siret și Prut și are o suprafață de 4.466 km², ceea ce reprezintă 1,9 % din suprafața țării. Județul include patru localități urbane (municipiile Galați și Tecuci, orașele Tg. Bujor și Berești) și 56 comune cuprinzând 180 sate. Zonă de confluență între Platoul Covurlui la nord (50% din suprafața județului), câmpiile Tecuci și Covurlui (34%) și lunca Siretului inferior și a Prutului la sud (16%), județul Galați reprezintă o structură unitară din punct de vedere fizico-geografic. Principalele cursuri de apă sunt Dunărea, Prutul și Siretul, principalele lacuri sunt Lacul Brateș (de luncă) 21 kmp și Lacul Tălăbasca (de luncă)[https://ro.wikipedia.org]

Locațiile de studiu sunt situate în sud-estul României, pe terenurile împădurite aflate în proprietate publică în partea de est a județului Galați[Murariu, G., și al. 2017].

Fig. 2.1. Localizarea zonei de studiu a terenurilor forestiere

2.2. Proiectare experimentală

În acest studiu a fost selectată Pădurea Independența din Hanu Conachi din zona de vegetație forestieră a Podișului Covurlui. Zona este caracterizată de un climat continental cu ierni reci și veri lungi și uscate [Ionuț-Dorin MARIN, et al. 2018].

Sondajul a fost realizat pe 356 sectoare forestiere. dintre care pe 72 de sectoare forestiere a fost realizat studiul. Această lucrare prezintă rezultatele parcelelor cu 100% salcâm (Robinia pseudoacacia). Evaluările au fost făcute în fiecare an aproape de sfârșitul sezonului în creștere (septembrie-octombrie)[Murariu et al., 2017].

În silvicultură, valorile numerice ale observațiilor, sau aprecierile asupra anumitor caracteristici atributive ca de exemplu ar fii măsurarea înălțimi aceleași specie și vârstă, creșterea în același condiții și timp, densitate arborilor pe o anumita suprafață respectiv numărul de exemplare pe hectare. Se efectuează observații asupra unui număr restrâns de unități ale populației, respectiv asupra unui sondaj sau probe[V. Giurgiu, 1972].

Zonele au fost împărțite în diferite secțiuni, în funcție de speciile predominante de copaci, pentru a produce segmentele omogene din punct de vedere al vârstei și speciilor de copaci.

Au fost efectuate observații, măsurători și evaluări ale capacității de înmulțire vegetativă, o creștere a diametrului și a înălțimii, respectiv rezistența la dificultatea speciilor de salcâm [Clonaru, A. 1967].

Cu toate că unele sunt situate pe teren deluros, toate zonele studiate sunt plate, cu o pantă aproape întotdeauna mai mică de 5%. Deoarece configurația terenului este de așa natură încât cele mai multe cursuri de apă curg spre sud și din cauza modului în care aerul se deplasează în funcție de sezon, care produc cantități mici de precipitații care alcătuiesc nucleul suplimentar al rețelei hidrografice, județul Galați este în zona uscată a țării [Murariu, et al., 2017].

2.3. Metodele utilizate

2.3.1. Metoda înregistrărilor din teren

Calculul statistic s-a utilizat pentru a scoate în evidentă semnificația diferențelor în ceea ce privește capacitatea productivă, în cazul de față cel al salcâmului. Sondajul a fost realizat pe 72 de sectoare forestiere. Această lucrare prezintă rezultatele parcelelor cu 100% salcâm.

Baza de date a fost preluată de la ROMSILVA UPT între localitățile Fundeni, Hanu Conachi și Corbu Vechi, conținând valori pentru toți parametrii luați în calcul (volumul, vârsta curentă, consistența și rata de creștere). Datele preluate aparțin perioadei cuprinse între anii 2010 – 2015.

Fig. 2.2. Poză satelitară reprezentant o zona din care s-a realizat studiul

În imaginile de mai jos sunt prezentate poze, reprezentând o parte din registrul silvic din care s-au extras datele experimentale, care au fost prelucrate.

Fig. 2.3. Poză registrul silvic

Fig. 2.4. Poză registrul silvic

Compararea indicilor statistici obținuți prin probe luate din aceeași specie de arbore, obținându-se variabile individuale din cadru speciei. În silvicultură, variabila individuală este cu mult mai accentuată decât în alte ramuri de activități. Obiectivele impuse, în cercetarea experimentală impun anumite semnificați cum ar fi: este sau nu reală diferența dintre o medie stabilă obținută prin cale teoretică sau din cercetări anterioare; este sau nu adevărată diferența dintre una sau mai multe probe ce au fost analizate. Pentru rezolvarea problemelor reale sau adevărate este folosită frecvent ipoteza nulă, care presupune că abaterea indicilor estimați, față de parametri este zero/nulă. Verificarea ipotezei nule se face prin comparație, realizând un test ANOVA [V. Giurgiu, 1972].

2.3.2. Metode de analiză statistică

Fiecare instrument statistic diferențial, analiza ANOVA se bazează pe un set de ipoteze de bază. Atâta timp cât presupunerile sunt îndeplinite, instrumentul va funcționa conform destinației. Cu toate acestea, când ipotezele sunt încălcate, instrumentul poate induce în eroare. Este bine cunoscut faptul că instrumentele generale de analiză a variației (ANOVA) utilizate frecvent de cercetătorii din domeniul educației și analizate, în aceasta lucrare se includ cel puțin trei ipoteze distributive.

Cercetările au arătat că testul ANOVA F este cea mai populară tehnică de analiză a datelor în rândul cercetătorilor educaționali și că este folosită cel mai frecvent în contextul unor modele univariate unice și factoriale între subiecți. Cu toate acestea, cercetătorii ar trebui să fie conștienți de faptul că, deși testul ANOVA F este abordarea convențională pentru efectuarea testelor de egalitate medie între modelele de subiecte, aceasta nu este neapărat o abordare valabilă ca urmare a dependenței de ipotezele omogenității normale și a varianței[Keselman, H. J., și al., 1998].

Analiza varianței, sau ANOVA, generalizează testul T la mai multe grupuri. Întrucât există mai mult de două grupuri comparate, trebuie să ne uităm la mai mult decât diferențe medii. Metoda pentru a testa dacă nivelul mediu în toate grupurile este aceeași urmează un model general similar celui pentru testul T. Varianța dintre grupuri rezumă partea din variabilitatea totală a măsurilor care poate fi explicată prin presupunerea că măsurătorile provin din populații diferite[Platt, R. W., 1998].

Testul ANOVA presupune compararea în același timp a mediilor mai multor grupuri.

Pentru a calcula datele cu ajutorul testului ANOVA prin intermediul Microsoft Office Excel, se procedează în modul următor: pentru a se putea realiza calculul trebuie sa fie minim trei grupuri de date (eșantioane), la care s-au calculat media pentru fiecare grup (coloana) și respectiv media tuturor grupelor luate împreuna. S-a scăzut fiecare valoare a grupului cu media grupei respective, după care s-a ridicat la pătrat, obținundu-se suma pătratelor (SS) pentru fiecare grup și grupei totale (SST) formată din toate eșantioanele luate împreună. Pentru fiecare grup s-au calculat suma lor pe respectiva coloană. După care s-au adunat suma pătratelor (SS) obținundu-se SSwg (Sum of Squares Within Groups), iar SSbg(Sum of Squares Between Groups) format din scăderea dintre SSwg și SST. Următorul pas s-a calculat df_wg (degrees of freedom within group) reprezentat de numărul valorilor din fiecare grup minus unu și adunate. Dupa care s-a aflat df_bg (degrees of freedom between groups) reprezentat de numărul total de valori, minus df_wg, minus unu. S-a făcut împărțirea între SSwg și df_wg, respectiv împărțirea între SSbg și df_bg, iar factorul obținundu-se din împărțirea rezultatelor. Factorul obținut este comparat cu cel critic care este conținut într-un tabel de valori critice.

De asemenea, s-au folosit și metodele de analiză statistică și de tipul multi-variate, cum ar fi PCA (Analiza Principală a Componentelor).

Analiza componentelor principale sau PCA este o metodă de reducere a dimensiunii variantei setului de date și este adesea folosită pentru a reduce dimensionalitatea seturilor mari de date, transformând un set mare de variabile într-unul mai mic, care conține în continuare cea mai mare parte a informațiilor din date [Iulian RACOVIȚĂ et al, 2018].

Există diferențe mari între intervalele variabilelor inițiale, acele variabile cu intervale mai mari vor domina peste cele cu intervale mici (De exemplu, o variabilă care variază între 0 și 100 va domina peste o variabilă care variază între 0 și 1 ), ceea ce va duce la rezultate părtinitoare.

(1)

Deoarece există mai multe componente principale care rezultă din setul de variabile, componentele principale sunt construite astfel încât prima componentă principală să reprezinte explicația celei mai mari varianțe posibile din setul de date. De exemplu, dacă graficul dezordonat al setului de date este de forma arătată mai jos. Este aproximativ liniar care se potrivește cu semnele purpurii, deoarece trece prin origine și este linia în care proiecția punctelor (puncte roșii) este cea mai răspândită. Spre exemplificare, datele experimentale ale căror reprezentare grafica ar putea fi cea de mai jos, pot fi organizate sub forma unei dependente lineare, daca suma pătratelor distantelor pana la dreapta reprezentată este minimală sau din punct de vedere matematic, este linia care minimizează varianța (media distanțelor pătrată de la punctele proiectate (punctele roșii) la origine).

Fig. 2.5. Orientarea vectorilor [https://towardsdatascience.com]

Pentru a identifica aceste corelații, va fi calculată matricea covarianței. Matricea covarianței este o matrice simetrică de ordin p (unde p este numărul de dimensiuni). Aceasta matrice are intrările de covarianță asociate tuturor perechilor posibile ale variabilelor inițiale.

Semnul covarianței contează în funcție de rezultat, dacă este pozitivă atunci cele două variabile cresc sau descresc împreună (corelate pozitiv), dacă sunt negative atunci unul crește atunci când celălalt scade (corelate Invers).

Calculul vectorilor proprii și ordonarea lor prin propriile lor valori în ordine descendentă, ne permite să găsim componentele principalele în ordinea importanței. În acest pas, ceea ce avem de selectat este să alegem dacă să păstrăm toate aceste componente sau să eliminam pe cele cu o importanță mai mică (cu valori proprii scăzute) și să formăm cu restul o matrice de vectori pe care noi o numim vector de funcții proprii[https://towardsdatascience.com].

În concluzie, vectorul caracteristic este pur și simplu o matrice care are drept coloane vectorii proprii ai componentelor pe care decidem să îi păstrăm. Acesta este primul pas spre reducerea dimensionalității.

Modulul de tehnici de explorare multi-variate STATISTICA oferă proceduri precum analiza cluster, scalarea multidimensională, analiza factorilor, analiza discriminatorie, arbori de clasificare și multe altele. Modulul STATISTICA pentru modelele lineare avansate oferă un repertoriu larg de metode pentru regresia liniară și neliniară, modelele liniare generalizate, analiza seriilor de timp și altele. în lucrarea de fata a fost utilizată platforma StatSoft Statistica X [Weiß, C. H. 2007].

2.4. Metode numerice și de analiza statistica

2.4.1 Corelații

Corelația (asocierea) între două variabile poate fi vizualizată prin intermediul unei diagrame. Corelațiile sunt împărțite în trei caracteristici importante date de semn (pozitivă sau negativă), formă (liniară sau neliniară) și gradul de asociere (între -1 și +1 valoarea absolută semnifică puterea asocierii).

Coeficientul de corelație Pearson reprezintă valoarea care se apropie de 1 (în valoare absolută), cu atât "intensitatea" relației liniare dintre cele doua variabile va fi mai mare.

Limitele coeficientului Pearson pot fi calculate numai pentru date scalare pe un interval. Este un coeficient parametric, deci variabilele trebuie să fie normal distribuite. Relația dintre cele două variabile trebuie să fie liniară și sa aibă o “direcție”.

“r” poate lua valori între -1 –( corelație perfectă negativă ) și +1(corelație perfectă pozitivă) 0, absența corelației.

(2)

n = mărimea eșantionului

x = valorile individuale ale variabilei x

y = valorile individuale ale variabilei y

= media aritmetică a tuturor valorilor x

= media aritmetică a tuturor valorilor y

= deviația standard a tuturor valorilor x

= deviația standard a tuturor valorilor y

Plaja de valori Pearson r un număr între -1 și +1 care indică intensitatea relației dintre variabile

Semnul (- sau +) indică direcția relației[http://www.phys.ubbcluj.ro].

2.4.2. Varianta SS

În teoria probabilității și statistică, varianța este așteptarea deviației pătratice a unei variabile aleatorii față de media acesteia. În mod informal, acesta măsoară cât de departe este distribuit un număr (aleatoriu) din valoarea medie. Variația are un rol central în statisticile clasice. Unele metode care o folosesc includ statistici descriptive, inferențe statistice, teste de ipoteze, de potrivire și eșantionare. Varianța este un instrument important în științe, unde analiza statistică a datelor este comună. Varianța este pătratul deviației standard, al doilea moment central al unei distribuții și covarianța variabilei aliatoarea cu ea însăși și este adesea reprezentată de , și Var(X). [https://ro.wikipedia.org].

2.4.3. Analiza Anova

Compară în același timp mediile mai multor eșantioane.

H0: m1 = m2 = m3 = m4 (pentru 4 eșantioane) – ipoteza nula

H1: cel puțin două medii diferă semnificativ

Rezultatul este un număr p care se interpretează la fel ca la celelalte teste:

Dacă p>0.05 nu se respinge H0, diferența este nesemnificativă la pragul de semnificație de 95%;

Dacă p<0,05 se respinge H0 cu pragul de semnificație de 95%. Cel puțin două medii diferă semnificativ;

Dacă p<0,01 se respinge H0 cu pragul de semnificație de 99%. Cel puțin două medii diferă semnificativ;

Dacă p<0,001 se respinge H0 cu pragul de semnificație de 99,9%. Cel puțin două medii diferă înalt semnificativ.

Studiul a fost realizat în prezent cu mai multe tehnici de analiza numerică și interpolare pentru identificarea indiciile de vegetație și rata de creștere a speciei respectiva de arborii.

Programele principale software care conțin proceduri și metode predefinite de interpolare care au fost folosite. În toate cazurile studiate metodele de interpolare au utilizat anumite metode predefinite cum ar fi metoda de interpolare pătratică, metoda de interpolare folosind metoda celor mai mici pătrate și respectiv interpolarea neliniară utilizând rețele neuronal.

2.5. Metoda teledetecției și tehnicile ale teledetecție

2.5.1. Teledetecția

Teledetecția este o știință aplicată, în funcție de stadiul dezvoltării tehnologice existente la un moment dat.

Dezvoltarea tehnologiei spațiale a permis o variantă a conceptului de teledetecție inițial aplicat fotografiei aeriene (senzorul principal la momentul respectiv), și anume teledetecția prin satelit. Astfel, din punct de vedere strict tehnic, teledetecția înseamnă "un set de tehnici, aparate și proceduri care permit captarea și analizarea imaginilor de pe suprafața Pământului prin intermediul senzorilor de la distanță". În acest context, teledetecția este știința bazată pe cunoaștere, din multe imagini spectrale sau din radar, obținută de la senzori îndepărtați (sateliți), de elemente aflate la o anumită distanță. Termenul de teledetecție indică obținerea de informații despre un obiect la distanță, fără contactul material dintre obiectul observat și observator.

Teledetecția nu include numai procesele și dispozitivele care permit o imagine la distanță a suprafeței terestre, ci și prelucrarea necesară în contextul anumitor determinări.

Utilizarea sateliților artificiali în teledetecție conferă acestei tehnologii aplicabilitate practică, care prezintă cel mai mare interes și beneficii, cum ar fi perspectivele meteorologice și seismice,

evoluția culturilor agricole, detectarea incendiilor forestiere, informații despre ghețari, detectarea minereurilor subterane și a resurselor biologice[Drulă, G. 2009].

Din date de teledetecție se pot extrage parametri biofizici, biologici sau structurali ai vegetației: indicele suprafeței foliate LAI, biomasa, fracțiunea zilnică de radiație fotosintetică activă absorbită

de acoperirea pădurilor.

Structura vegetației este caracterizată prin poziția, orientarea, mărimea și forma elementelor de vegetație. Arhitectura structurii vegetale se modifică cu timpul, de la fracțiuni de secunde și minute

(vânt, stres hidric etc.) la sezon (evoluție fenologică, constrângeri de mediu) și ani (dinamicele ecosistemului). Indicii de vegetație (IV) sunt un subset al indicilor spectrali și se bazează exclusiv pe interpretarea răspunsurilor spectrale ale obiectelor care interacționează cu radiația solară incidentă[NERȚAN, A. T.; PANAITESCU, V. 2016].

Analiza principală a componentelor (PCA) este o transformare liniară care transformă un spațiu multidimensional de imagini corelate într-un alt spațiu de imagine necorectat, numit imaginile principale ale componentelor. A fost utilizată în domeniul teledetecției pentru analiza și clasificarea imaginilor multispectrale. De asemenea, a fost utilizată ca metodă de fuziune pentru îmbunătățirea rezoluției spațiale a imaginilor prin satelit multispectrale.

2.5.2. Imagini satelitare Landsat

Imaginile satelitare, prin creșterea și diversificarea numărului de senzori, viziunea sinoptică a teritoriului și multitudinea de date biofizice și geomorfologice pe care le reprezintă, se relevă ca un instrument deosebit de important și util în managementul fenomenelor extreme (secetă, inundații, incendii de pădure etc.).

Sistemul Landsat este cel mai vechi sistem de colectare a datelor prin satelit cu rezoluție medie, primul satelit Landsat care va fi lansat pe 23 iulie 1972. Cel mai recent satelit al sistemului, Landsat 8, a fost lansat la 11.02.2013. Datele Landsat 8, cu o rezoluție spațială de 30 m, au fost utilizate pentru acest studiu[NERȚAN, A. T.; PANAITESCU, V. (2016)]. Landsat 7 este cel de-al șaptelea satelit al programului Landsat. Lansat pe 15 aprilie 1999, obiectivul principal al Landsat 7 este reîmprospătarea arhivei globale a fotografiilor prin satelit, oferind imagini actualizate și fără cloud. Programul Landsat este gestionat și operat de USGS, iar datele de la Landsat 7 sunt colectate și distribuite de USGS[https://en.wikipedia.org].

Fig. 2.7. USGS link oficial de colectare a datelor

Fig. 2.6 LANDSAT (RGB) imagine al păduri Independența având o acoperire cu nori mai mică de 20%

Sistemele geografice de informare (GIS) au evoluat de la începuturile anilor 1960, care jucă un rol principal în gestionarea resurselor forestiere și a resurselor naturale. Organizațiile forestiere folosesc din ce în ce mai mult și dezvoltă instrumente GIS pentru a răspunde obiectivelor de cercetare și management.

În ciuda utilizării crescute și sofisticate a GIS, unele probleme și provocări comune pot împiedica organizațiile să utilizeze această tehnologie la întregul său potențial. Deși sursele problemelor și provocărilor sunt variate și în multe cazuri pot fi adăpostite mai degrabă decât rezolvate, identificarea acestora este un prim pas cheie în găsirea de soluții[Wing, M. G.; Bettinger, P., 2003].

Fig. 2.7. Harta cu zona de studiu cu parcele pe cursul râului Siret, realizată în GIS

Digitizarea hărților sursă existente este încă un proces necesar pentru multe organizații implicate în dezvoltarea hărților de bază GIS. Nu cu mult timp în urmă, se credea că, imediat după începutul acestui secol, digitizarea manuală ar fi înlocuită cu mijloace automate de captare a datelor[Wing, M. G.; Bettinger, P. (2003)].

Capitolul III. Rezultate și discuții

În continuare prezentăm rezultatele analizelor efectuate asupra bazelor de date din anii 2010-2015 măsurate de către ROMSILVA în UPU.

În statistici, dependența sau asocierea este orice relație statistică, indiferent dacă este cauzală sau nu, între două variabile aleatorii sau date bivariate. În cel mai larg sens, corelația este orice asociere statistică, deși se referă de obicei la gradul în care o pereche de variabile sunt legate în mod liniar.

Corelația reprezintă o legătură strict liniară între două variabile X și respectiv Y, care arată forța asociației între variabile, astfel o corelație reușită să aibă un coeficient (r=0,5), statistic semnificativ (p< 0,001), unde norul de puncte prezintă aspect trapezoidal.

Cea mai cunoscută măsură a dependenței dintre două cantități este coeficientul de corelație Pearson .

Tabelul 3.1 Corelații (Robinia pseudoacacia) Marcările corelate sunt semnificative la p <0.05000 N=162 (Ștergerea în mod efectiv a datelor lipsă)

În tabelul de mai sus se observa o serie de corelații semnificative: între vârsta curentă și rata de creste (p=0.005) – corelație slaba,; între consistentă și rata de creștere (p=0.007) – corelație slaba.

Colorația dintre volum și vârstă curentă(p=0.005)-corelație slabă.

În continuare prezentam rezultatele obținute pe baza testului T efectuat asupra bazei de date din anii 2010-2015 prin care studiem ipoteza dependenței ratei de creștere în funcție de parametrii măsurați: volumul, consistența, rata de creștere etc.

Rezultatele sunt prezentate în tabelul de mai jos.

Tabelul 3.2 Teste univariate de semnificație pentru rata de creștere (cca. / An / ha) (Robinia pseudoacacia) Descompunerea efectivă a ipotezelor.

Din rezultatele prezentate în tabelul 3.2 se observa faptul că rata de creste depinde semnificativ de vârsta curentă (p=0.000001) și consistența depinde mai puțin de densitate (p=0.000104).

În continuare prezentăm rezultatele obținute pe baza ANOVA efectuată asupra bazei de date din anii 2010-2015 prin care studiem ipoteza dependenței ratei de creștere în funcție de parametrii măsurații: Volumul, Consistența, Densitatea, Vârsta curentă etc.

Rezultatele sunt prezentate în tabelul de mai jos.

Tabelul 3.3 Teste univariate de semnificație pentru creștere (c. m./year/ha) (Robinia pseudoacacia).

Din rezultatele prezentate în tabelul 3.3 se observă faptul că rata de crește depinde semnificativ de vârsta curentă (p=0.000001) și consistența depinde mai puțin de densitate (p=0.000104), densitatea nu depinde de rata de creștere(p=0.473088).

Fig. 3.1. Reprezentarea sub forma de suprafață 3D a ratei de creștere(m3/an/ha) în raport cu vârsta curentă (ani) și consistența (%) folosind baza de date pe anul 2010, folosind modele de interpolare de polinomială de ordinul doi

În graficul din Fig. 3.1. de mai sus este reprezentată mărimea ratei de creștere de-a lungul axei verticale, iar pe axa orizontală se identifica mărimile reprezentate de consistență, suprafața ocupată de coroanele arborilor (în procente) în metri cubi pe hectar pe an în funcție de vârsta curentă (current age) în ani și respectiv consistența (în procente) folosind baza de date aferentă anului 2010.

În graficul de mai sus se observă o dependență efectivă a ratei de creștere în funcție de consistență cu un maxim între 75% și respectiv 85%. în raport cu valorile vârstei curente se poate observa o tendință crescătoare a valorii ratei de creste în raport cu vârsta curenta. și se observa o tendința de creștere exponențiala în funcție de vârsta curentă cu acumularea punctelor experimentale în zona de maxim. Domeniul de valori pentru vârsta curentă este cuprins între 0 ani și respectiv 12 ani deoarece inspectorii silvici comanda recoltarea arborilor de salcâm pana la vârsta de 14 ani. Punctele reprezentative (punctele experimentale) se acumulează în zonele de maxim corespunzătoare unei valori pentru consistență având o valoare de 70%. Se observă faptul că, cu cât această mărime este mai ridicată, cu atât producția este mai mare, producția poate ajunge și la 4 metri cubi pe an pe hectar.

Fig. 3.2. Reprezentarea sub formă de suprafață 3D a ratei de creștere(m3/an/ha) în raport cu vârsta curentă (ani) și consistența (%) folosind baza de date pe anul 2011, folosind modele de interpolare de polinomială de ordinul doi

În graficul din Fig. 3.1. de mai sus este reprezentată mărimea ratei de creștere de-a lungul axei verticale, iar pe axa orizontală se identifica mărimile reprezentate de consistentă, suprafața ocupata de coroanele arborilor (in procente) în metri cubi pe hectar pe an în funcție de vârsta curentă (current age) în ani și respectiv consistența (în procente) folosind baza de date aferentă anului 2011.

În acest grafic se observa o dependență efectivă a ratei de creștere în funcție de consistență cu un maxim între 75% și respectiv 85%. în raport cu valorile vârstei curente se poate observa o tendință crescătoare a valorii ratei de creste în raport cu vârsta curenta. Și se observa o tendință de creștere exponențiala în funcție de vârsta curentă cu acumularea punctelor experimentale în zona de maxim. Domeniul de valori pentru vârsta curentă este cuprins între 0 ani și respectiv 14 ani. Punctele reprezentative (punctele experimentale) se acumulează în zonele de maxim corespunzătoare unei valori pentru consistență având o valoare de 70%. Se observă faptul că, cu cât această mărime este mai ridicată, cu atât producția este mai mare, producția poate ajunge și la 4 metri cubi pe an pe hectar. Astfel obținându-se o producție de respectiv 5-6 metri cubi pe an pe hectar.

Fig. 3.3. Reprezentarea sub forma de suprafață 3D a ratei de creștere(m3/an/ha) în raport cu vârsta curentă (ani) și consistența (%) folosind baza de date pe anul 2012, folosind modele de interpolare de polinomială de ordinul doi

În graficul din Fig. 3.3. de mai sus este reprezentata mărimea ratei de creștere de-a lungul axei verticale, iar pe axa orizontală se identifică mărimile reprezentate de consistență, suprafața ocupata de coroanele arborilor (în procente) în metri cubi pe hectar pe an în funcție de vârsta curentă (current age) în ani și respectiv consistența (în procente) folosind baza de date aferentă anului 2012.

În graficul de mai sus este asemănător cu graficul din figura 3.2, observându-se aceeași dependență a ratei de creștere reprezentate cu acumulare în zonele de maxim corespunzătoare unei valori pentru consistență având o valoare de 75%, producția este mai mare. În acest grafic pe axa orizontală reprezentat de consistență și respectiv vârsta curentă înregistrându-se valori la consistența de 0,70 și 0,85 %, iar în domeniul vârstei curente obținându-se valori cuprinse 9 și 14 ani. Se observa faptul ca, cu cat această mărime este mai ridicată, cu atât producția este mai mare, producția poate ajunge și la 6 metri cubi pe an pe hectar. Astfel obținându-se o producție de respectiv 5-6 metri cubi pe an pe hectar.

Fig. 3.4. Reprezentarea sub forma de suprafață 3D a ratei de creștere(m3/an/ha) în raport cu vârsta curentă (ani) și consistența (%) folosind baza de date pe anul 2013, folosind modele de interpolare de polinomială de ordinul doi

În graficul din Fig. 3.4. de mai sus este reprezentată mărimea ratei de creștere de-a lungul axei verticale, iar pe axa orizontală se identifica mărimile reprezentate de consistență, suprafața ocupată de coroanele arborilor (în procente) în metri cubi pe hectar pe an în funcție de vârsta curentă (current age) în ani și respectiv consistența (în procente) folosind baza de date aferentă anului 2013.

În acest grafic se observă aceeași colorație ca și în cazul anilor 2011 și respectiv 2012, observa o dependență efectiva a ratei de creștere în funcție de consistență cu un maxim între 75% și respectiv 85%. Iar în raport cu vârsta curentă se poate observa o tendință crescătoare în raport cu rata de creștere în metri cubi pe hectar. Și se observă o tendință de creștere exponențială în funcție de vârsta curentă cu acumularea punctelor experimentale în zona de maxim. Domeniul de valori reprezentat de vârsta curentă au valori cuprinse între 6 ani și respectiv 16 ani. Se observă cu cat producția este mai mare datorată consistenței pot ajunge la valori pe peste 6 metri cubi pe an pe hectar.

Fig. 3.5. Reprezentarea sub forma de suprafață 3D a ratei de creștere(m3/an/ha) în raport cu vârsta curentă (ani) și consistența (%) folosind baza de date pe anul 2014, folosind modele de interpolare de polinomială de ordinul doi

În graficul din Fig. 3.5. de mai sus este reprezentată mărimea ratei de creștere de-a lungul axei verticale, iar pe axa orizontală se identifica mărimile reprezentate de consistență, suprafața ocupată de coroanele arborilor (în procente) în metri cubi pe hectar pe an în funcție de vârsta curentă (current age) în ani și respectiv consistența (în procente) folosind baza de date aferentă anului 2014.

În graficul de mai sus se observă o dependență crescătoare a ratei de creștere în raport cu consistența care este cuprins între 75% și respectiv 90%. Observându-se la vârsta curentă o tendință crescătoare în raport cu valoare ratei de creștere. Și se observă o tendință de creștere exponențiala în funcție de vârsta curentă cu acumularea punctelor experimentale în zona de maxim în raport cu consistența având valori ale pontelor de referință peste 0,75%.

Datele obținute sunt următoarele: rata de creștere având valori de 8-9 metri cubi/ an/ hectar cu o creștere. Domeniul de valori reprezentat de vârsta curentă cu valori cuprinse între 10 ani și respectiv 17 ani. Se observă diferențe semnificative fată de ani precedenți 2013, 2012 și 2011 unde au fost valori apropiate, iar în acest grafic datorat vârstei curente mari și al ratei de creștere se remarca o schimbare al conținutului în producție, datorat probabil lucariilor silvice ce s-au realizat în acea zona respectiva.

Fig. 3.6. Reprezentarea sub forma de suprafață 3D a ratei de creștere(m3/an/ha) în raport cu vârsta curentă (ani) și consistența (%) folosind baza de date pe anul 2015, folosind modele de interpolare de polinomială de ordinul doi

În graficul din Fig. 3.6. de mai sus este reprezentata mărimea ratei de creștere de a lungul axei verticale, iar pe axa orizontală se identifica mărimile reprezentate de consistentă, suprafața ocupata de coroanele arborilor (în procente) în metri cubi pe hectar pe an în funcție de vârsta curentă (current age) în ani și respectiv consistența (în procente) folosind baza de date aferentă anului 2015.

Datorată formei obținute care nu corespunde cu cele obținute pentru anii precedenți 2013, 2012 și respectiv 2011 (care au avut o forma apropiata) și datorita faptului ca se poate observa o creștere a producției (dar în acest caz rata de creștere este mare, având valori de peste 9 metri cubi/ an/ hectar), se observa o creștere a graficului în raport cu valorile consistenței . Se observa o dependenta efectiva a ratei de creștere în funcție de consistență cu un maxim de 80%, rămânând în jurul acestei valori. Din cauza acestui fapt, diferența fata de modelele anilor anteriori se poate explica eventual pe baza lucrărilor silvice ce s-au putut realiza în acea zona. În domeniul vârstei curente în raport cu rata de creștere are o tendință crescătoare.

Fig. 3.7. Reprezentarea sub forma de suprafață 3D a ratei de creștere(m3/an/ha) în raport cu vârsta curentă (ani) și consistența (%) folosind baza de date pe anul 2010, folosind modele de interpolare a celor mai mici pătrate ponderate

În graficul din Fig. 3.7. este reprezentata mărimea ratei de creștere de a lungul axei verticale, iar pe axa orizontală se identifica mărimile reprezentate de consistentă, suprafața ocupata de coroanele arborilor (în procente) în metri cubi pe hectar pe an) în funcție de vârsta curentă (current age) în ani și respectiv consistența (în procente) folosind baza de date aferentă anului 2010 și metod de interpolare fiind metoda celor mai mici pătrate.

În acest grafic se observa o dependența a ratei de creste în funcție de consistența (având un maxim în domeniul 55 și 80%,) la fel ca și în cazul modelului prezentat în figura , în care rata de creștere în anul 2010 a atins o valoare de 6 metri cubi/ an/ hectar. Dependenta ratei de creștere în raport cu vârsta curentă are o tendință crescătoare dar modificata în raport cu tendința din figura 3.1. Fluctuațiile observate în tendința de creștere exprimata în figura 2.7. (mai ales în intervalul de vârsta cuprins între 8 și 12 ani) se datorează în principal modului neliniar de dezvoltare a arborilor de a lungul vârstei. Datorită consistenței ridicate, productivitatea este mai mare, astfel ajungându-se la o producție de peste 6 meri cubi pe an pe hectar. Se observă o stagnare a producției probabil datorată proceselor de toaletare a vârfurilor arborilor în zona respectiva.

Fig. 3.8. Reprezentarea sub formă de suprafață 3D a ratei de creștere(m3/an/ha) în raport cu vârsta curentă (ani) și consistența (%) folosind baza de date pe anul 2011, folosind modele de interpolare a celor mai mici pătrate ponderate

În graficul din Fig. 3.8. este reprezentată mărimea ratei de creștere de a lungul axei verticale, iar pe axa orizontală se identifică mărimile reprezentate de consistență, suprafața ocupata de coroanele arborilor (în procente) în metri cubi pe hectar pe an) în funcție de vârsta curentă (current age) în ani și respectiv consistența (în procente) folosind baza de date aferentă anului 2011 și metod de interpolare fiind metoda celor mai mici pătrate.

Acest grafic este foarte asemănător cu cel din anul 2010, sunt reprezentate date din anul 2011 se observa o dependența a ratei de creste în funcție de consistența (având un maxim în domeniul 70 și 85%,) la fel ca și în cazul modelului prezentat în figura 3.2 , în care rata de creștere în anul 2011 a atins o valoare de 6 metri cubi/ an/ hectar. Dependenta ratei de creștere în raport cu vârsta curentă are o tendință crescătoare dar modificata în raport cu tendința din figura 3.2. Fluctuațiile observate în tendința de creștere exprimata în figura (mai ales în intervalul de vârsta cuprins între 8 și 13 ani) se datorează în principal modului neliniar de dezvoltare a arborilor de a lungul vârstei. Datorata consistenței ridicate, productivitatea este mai mare, astfel ajungându-se la o producție de peste 7 meri cubi pe an pe hectar. Se observă o stagnare a producției probabil datorata proceselor de toaletare a vârfurilor arborilor în zona respectiva.

Fig. 3.9. Reprezentarea sub forma de suprafață 3D a ratei de creștere(m3/an/ha) în raport cu vârsta curentă (ani) și consistența (%) folosind baza de date pe anul 2012, folosind modele de interpolare a celor mai mici pătrate ponderate

În graficul din Fig. 3.9. este reprezentata mărimea ratei de creștere de a lungul axei verticale, iar pe axa orizontală se identifica mărimile reprezentate de consistentă, suprafața ocupata de coroanele arborilor (în procente) în metri cubi pe hectar pe an) în funcție de vârsta curentă (current age) în ani și respectiv consistența (în procente) folosind baza de date aferentă anului 2012 și metod de interpolare fiind metoda celor mai mici pătrate.

În acest grafic sunt valori și forma a suprafeței asemănătoare cu graficele din ani precedenți 2011 și 2010. Daca secționam graficul în funcție de vârsta curentă fiind în raport cu rata de creștere se poate observa o stagnare în intervalul 8 și 11 urmată de o creștere pe domeniul vârstei curente, dar înregistrându-se o valoare de peste 7 metri cubi pe an pe hectar. Se datorează în principal modului neliniar de dezvoltare a arborilor de a lungul vârstei. Dependența ratei de creștere în funcție de consistentă(având un maxim în domeniul 70% și 85%) se observa o tendință crescătoare pe grafic. Fluctuațiile observate în tendința de creștere exprimata în figura (mai ales în intervalul de vârsta cuprins între 8 și 12 ani) se datorează în principal modului neliniar de dezvoltare a arborilor de a lungul vârstei.

Fig. 3.10. Reprezentarea sub forma de suprafață 3D a ratei de creștere(m3/an/ha) în raport cu vârsta curentă (ani) și consistența (%) folosind baza de date pe anul 2013, folosind modele de interpolare a celor mai mici pătrate ponderate

În graficul din Fig. 3.10. este reprezentată mărimea ratei de creștere de-a lungul axei verticale, iar pe axa orizontală se identifica mărimile reprezentate de consistentă, suprafața ocupată de coroanele arborilor (în procente) în metri cubi pe hectar pe an în funcție de vârsta curentă (current age) în ani și respectiv consistența (în procente) folosind baza de date aferentă anului 2013 și metoda de interpolare fiind metoda celor mai mici pătrate.

În acest grafic se observa o dependența a ratei de creste în funcție de consistența (având un maxim în domeniul 70 și 85%,) la fel ca și în cazul modelului prezentat în figura , în care rata de creștere în anul 2013 a atins o valoare de 6 metri cubi/ an/ hectar. Dependenta ratei de creștere în raport cu vârsta curentă are o tendință crescătoare dar modificata în raport cu tendința din figura 3.4. Fluctuațiile observate în tendința de creștere exprimata în aceasta figura (mai ales în intervalul de vârsta cuprins între 11 și 14 ani) se datorează în principal modului neliniar de dezvoltare a arborilor de a lungul vârstei. Datorata consistenței ridicate, productivitatea este mai mare, astfel ajungându-se la o producție de peste 7 meri cubi pe an pe hectar. Se observă o stagnare a producției probabil datorata proceselor de toaletare a vârfurilor arborilor în zona respectiva.

Fig. 3.11. Reprezentarea sub forma de suprafață 3D a ratei de creștere(m3/an/ha) în raport cu vârsta curentă (ani) și consistența (%) folosind baza de date pe anul 2014, folosind modele de interpolare a celor mai mici pătrate ponderate

În graficul din Fig. 2.11. este reprezentata mărimea ratei de creștere de-a lungul axei verticale, iar pe axa orizontală se identifica mărimile reprezentate de consistență, suprafața ocupată de coroanele arborilor ( în procente) în metri cubi pe hectar pe an în funcție de vârsta curentă (current age) în ani și respectiv consistența (în procente) folosind baza de date aferentă anului 2014 și metod de interpolare fiind metoda celor mai mici pătrate.

În acest grafic se observă o stagnare a consistenței în raport cu vârsta curentă având maximele în intervalul 80-85% al consistenței . Dependența ratei de creștere în raport cu vârsta curentă, obținându-se o producție de 10 metri cubi pe an pe hectar. Fluctuațiile observate în tendința de creștere exprimata în aceasta figură (mai ales în intervalul de vârsta cuprins între 11 și 17 ani) se datorează în principal modului neliniar de dezvoltare a arborilor.

Fig. 3.12. Reprezentarea sub forma de suprafață 3D a ratei de creștere(m3/an/ha) în raport cu vârsta curentă (ani) și consistența (%) folosind baza de date pe anul 2015, folosind modele de interpolare a celor mai mici pătrate ponderate

În graficul din Fig. 3.12. este reprezentata mărimea ratei de creștere de a lungul axei verticale, iar pe axa orizontală se identifica mărimile reprezentate de consistentă, suprafața ocupata de coroanele arborilor (in procente) în metri cubi pe hectar pe an în funcție de vârsta curentă (current age) în ani și respectiv consistența (in procente) folosind baza de date aferentă anului 2015 și metod de interpolare fiind metoda celor mai mici pătrate.

În acest grafic sunt prezentate baza de date din anul 2015, în care se observă o creștere a consistenței în raport cu rata de creștere cuprins între 65% și 85%.Iar în funcție rata de creștere atingându-se valori de peste 10 metri cubi pe an pe hectar. Se observă o neuformitare a suprafeței obținute al consistenței în raport cu vârstă curentă având vârste de peste 12 ani. Și se observa o tendință de creștere exponențiala în funcție de vârsta curentă cu acumularea punctelor experimentale în zona de maxim. Domeniul de valori pentru vârsta curentă este cuprins între 0 ani și respectiv 14 ani. Punctele reprezentative (punctele experimentale) se acumulează în zonele de maxim corespunzătoare unei valori pentru consistență având o valoare de 70%. Din cauza acestui fapt, diferența fata de modelele anilor anteriori se poate explica eventual pe baza lucrărilor silvice ce s-au putut realiza în acea zona.

Fig. 3.13. Modelele ratei de creștere pentru salcâm (Robinia pseudoacacia) utilizând metoda de interpolare de tip rețea neuronale

În graficele din Fig. 3.13 sunt reprezentate mărimea ratei de creștere de a lungul axei verticale, iar pe axa orizontală sunt reprezentate mărimile consistenței și vârstei curente (current age) în ani. Metoda utilizată de interpolare este metoda bazate pe utilizarea rețelelor neuronale în care rata de creste este parametru de Output, iar consistența și vârsta curentă sunt parametrii de input. Modelul obținut are ca scop aproximarea cat mai fidela a ratei de creste măsurate în raport cu cei doi parametrii aleși.

Rețele neuronale construite și antrenate pentru a „ghici” valorile ratei de creste (ca parametru Output) în funcție de mărimile consistenței și vârstei curente (considerați parametrii de tip Input) au fost de tip RBF (Radial Basis Function).

Aceste grafice sunt oarecum asemănătoare cu cele obținute prin metoda celor mai mici pătrate și metode de interpolare de ordinul 2. Daca în primul grafic se observă o valoare de maxim a ratei de creste în funcție consistența (pentru intervalul 65%– 75%) pentru graficul al treilea maximul în raport cu valoarea consistenței se atinge în intervalul 70%- 80%. Pentru graficele 2 și 4 din figura 3.13 maximele obținute pentru rata de crește se ating pentru valori mari ale vârstei curente (mai mari de 12 ani) și corespund consistenței aflate în intervalul 70%-80%. Alura graficelor de la un model la altul este diferita. Practic unele modele interpolează mai bine valorile experimentale pentru valori mai mari ale vârstei curente (modelul 1), iar alte modele interpolează mai bine valorile experimentale pentru valori mai mici ale vârstei curente (modelul 3 de exemplu). Rezultatele obținute folosind rețele neuronale sunt net superioare celor obținuți folosind metoda celor mai mici pătrate.

Metoda PCA calculează coeficienții de corelație dintre oricare doua mărimi- de exemplu în cazul de mai jos sunt 4 mărimi (rata de creștere, vârsta curentă, volumul, densitatea, etc,)- fiecare cu fiecare necesita calculul a 6 coeficienți de corelație Acești coeficienți reprezintă cosinusurile unor unghiuri dintre mărimile respective. Apoi, pentru fiecare mărime se reprezintă cate un vector. Programul vine și face desenul, aranjând vectorii cu unghiurile între ei în așa fel încât sa se potrivească cosinusurile cu cele calculate. Programul așază sistemul de axe în așa fel încât să grupeze cat mai convenabil grupurile de mărimi ( adică să micșoreze valoarea lui SS – la o valoare minimă).

Fig. 3.14. Reprezentarea factorilor principali determinați prin analiza de tip PCA folosind baza de date pe anul 2010 și respectiv pe anul 2011

În figurile 3.14 sunt prezentate rezultatele analizei PCA efectuate asupra bazelor de date din anii 2010-2011. În primul grafic se observa o puternica corelație între volum, rata de creștere și consistența care formează factorul 1 (52.61% din varianta). Vârsta curentă are o corelație mai slaba cu acești 3 parametrii și corespunde factorului 2. În al doilea grafic se observă o colorație între volum, rata de creștere și respectiv consistența care nu este la fel de puternic corelată, astfel factorul 1(38,64%), iar pentru factorul 2 reprezentat de vârsta curentă(31,13%).

Fig. 3.15. Reprezentarea factorilor principali determinați prin analiza de tip PCA folosind baza de date pe anul 2012 și respectiv pe anul 2013

În figurile 3.15 sunt prezentate rezultatele analizei PCA efectuate asupra bazelor de date din anii 2012- 2013. În primul grafic se poate observa primul grup format din rata de creștere, volumul grupate În jurul axei Ox, formând factorul 1(32,71% din varianță), iar a al doilea grup format din consistență, vârsta curentă și densitatea care sunt mai puțin corelați formând factorul 2(28,05%).În al doilea grafic conține consistența, rata de creștere și volumul ce formează factorul 1(41,37%). Unghiurile dintre vectorii pentru volum, consistența și rata de creștere sunt mici ceea ce înseamnă ca aceste mărimi sunt puternic corelate între ele. Pe când vârsta curentă este așezat cam la 90 de grade, adică cosinusul unghiului este aproximativ zero și astfel corelația este nula, formând factorul 2(30,70%).

Fig. 3.16. Reprezentarea factorilor principali determinați prin analiza de tip PCA folosind baza de date pe anul 2014 și respectiv pe anul 2015

În figurile 3.16 sunt prezentate rezultatele analizei PCA efectuate asupra bazelor de date din anii 2014- 2015. În primul grafic se poate observa primul grup format din rata de creștere, volumul și consistență grupate în jurul axei Ox, formând factorul 1(43,20% din varianță), iar a al doilea grup format doar din consistență care este mai puțin corelat formând factorul 2(30,17%) având corelația nula. În al doilea grafic conține consistența, rata de creștere și volumul ce formează în jurul axei factorul 1(45,78%). Unghiurile dintre vectorii pentru volum, consistența și rata de creștere sunt mici ceea ce înseamnă ca aceste mărimi sunt puternic corelate între ele. Pe când vârsta curentă este așezat cam la 90 de grade, adică cosinusul unghiului este aproximativ zero și astfel corelația este nula, formând factorul 2(29,34% din varianță).

CONCLUZII

În gestionarea pădurilor și luarea deciziilor în privința utilizări metodelor numerice de interpolare, fundamentul pentru a lua în considerație compromisurile necesare trebuie să se dezvolte diferite instrumente care să asigure o evaluare exactă, consecventă și fiabilă a inventarului regional al pădurilor.

De preferință, sistemul utilizat ar trebui să fie capabil să evalueze diferite variabile, atât volumul, cât și valoarea monetară, pe baza inventarului existent, și să utilizeze recurent rezultatele obținute pentru noi interpolări.

Metodele utilizate în prezent sunt diferite, în sensul că au fost dezvoltate în context matematic diferit din acest motiv ele prezintă caracteristici diferite, iar în funcție de fenomenul cercetat, sunt utilizate în funcție de aplicabilitatea lor.

Cea mai bună și mai răspândită metodă de evaluare a ratei de creștere se bazează pe utilizarea metodei de interpolare a rețelei neuronale deoarece, față de metoda celor mai mici pătrate și metoda pătratică, aceasta este mult mai exactă și mai modernă prezentând o interpretare a datelor mult mai calitativă.

A doua cea mai bună metoda de evaluare este cea a celor mai mici pătrate, ea prezinta o precizie mai scăzută decât metoda rețelei neuronale, dar este mult mai exactă decât metoda pătratică.

Din punct de vedere al comprimării informațiilor utilizate și obținute, metoda PCA( analiza componentelor principale) oferă posibilitatea realizării unei interpolări mult mai rapide deoarece aceasta condensează informația păstrând cele mai importante variabile, astfel graficele sunt mult mai simplu de interpretat iar generarea lor este mult mai rapidă. Datorită acestei caracteristici, metoda PCA este folosita si la teledetectie.

Rezultatele promițătoare utilizând diferitele metode de interpretare au dus la crearea de alte noi metode de interpretare mult mai precise și mai ușor de utilizat, astfel facilitând continuarea activității de cercetare pentru alte specii de copaci dar și asupra altor fenomene ce trebuie monitorizate.

Utilizarea tuturor acestor metode, interpretarea bună a rezultatelor și buna soluționare a deficiențelor observate, duc la o mai bună gestionare a suprafețelor forestiere și implicit la conservarea și dezvoltarea eficientă a naturii.

Bibliografie

Dr. E. G. Negulescu, Conf AI. SĂVULESCU Dendrologie, (pag. 384-388) Ediția a II-a Editura agro-silvică București, 1957;

Theodor Chivulescu, Questiuni de Păduri, (pag 94) Craiova. TIPROGRAFIA FRAȚII BENVENISTI, Strada Primarii, 11, 1890;

V. Giurgiu, Metode ale statisticii matematice aplicate în silvicultura, (pag 34), Editura „CERES” București, 1972;

V. Giurgiu, Metode ale statisticii matematice aplicate în silvicultura, (pag 462-482), Editura „CERES” București, 1972;

V. Giurgiu, Metode ale statisticii matematice aplicate în silvicultura, (pag 14-15)Editura „CERES” București, 1972;

V. Giurgiu, Metode ale statisticii matematice aplicate în silvicultura, (pag 94)Editura „CERES” București, 1972;

A. Mng’omba, F.K. Akinnifesi, S.A.K. Kerr, A. Muchugi, Growth and yield responses of cotton (Gossypium hirsutum) to inorganic and organic fertilizers în southern Malawi, Agroforestry Systems, 91, 2017, pp. 249-258;

B. Truax, D. Gagnon, J. Fortier, F. Lambert, Yield în 8 year-old hybrid poplar plantations on abandoned farmland along climatic and soil fertility gradients, Forest Ecology and Management, 267, 2012, pp. 228-239;

Clonaru, A. (1967). Cultura plopului și salciei în Lunca Dunării. Ed. Agro-Silvică, București. Stăncioiu, P. T. PĂDURILE CU VALOARE RIDICATĂ DE CONSERVARE” și „REȚEAUA ECOLOGICĂ NATURA 2000. (2008);

Cierjacks, A., Kowarik, I., Joshi, J., Hempel, S., Ristow, M., Lippe, M., & Weber, E. (2013). Biological flora of the British Isles: Robinia pseudoacacia. Journal of Ecology, 101(6), 1623-1640, (2013);

D. Bora, Distribution of angiospermic monotypic taxa în north east India and their conservational importance, International Journal of Conservation Science, 6(2), pp. 223-232, 2015;

D. J. Kaczmarek, D. R. Coyle, M. D. Coleman, Survival and growth of a range of Populus clones în central South Carolina USA through age ten: do early assessments reflect longer-term survival and growth trends? Biomass and Bioenergy, 49, 2013, pp. 260-272;

D.N. Barton, S. Kuikka, O. Varis, L. Uusitalo, H. Jorgen Henriksen, M. Borsuk, A. de la Hera, R. Farmani, S. Johnson, J.D.C. Linnell, Bayesian Networks în Environmental and Resource Management, Integrated Environmental Assessment and Management, 8(3), 2012, pp. 418-429;

Drulă, G. Sharing knowledge inside social network sites. LESIJ-Lex ET Scientia International Journal, 16(2), 70-74, (2009);

G. Murariu, V. Hahuie, L. Georgescu, C. Iticescu, The fractal analysis results for forest area evolution monitoring – Study case Balabanesti Forest, Annals of “Dunarea De Jos” University of Galati, Mathematics, Physics, Theoretical Mechanics, VIII/XXXIX(2), pp. 256-259, 2016;

G. Murariu, C. Iticescu, L. Georgescu, I. Mocanu, C. Topa, M. Dobre, Optimization of urban selective waste collection activity: Galati city case study, Environmental Engineering and Management Journal, 14, 2015, pp. 2471-2492;

G. Lorenc-Plucihska, M. Walentynowicz, A. Lewandowski, Poplar growth and wood production on a grassland irrigated for decades with potato starch wastewater, Agroforestry Systems, 91, pp. 307, DOI: 10.1007/s10457-016-9930-2, 2017;

G. Murariu, V. Hahuie, L. Georgescu, C. Iticescu, The fractal analysis results for forest area evolution monitoring – Study case Valeni Forest, Annals of “Dunarea De Jos” University of Galati, Mathematics, Physics, Theoretical Mechanics, VIII/XXXIX(2), pp. 253-255, 2016;

G. Romanescu, C. Zaharia, A. V. Sandu, D. T. Juravle, The annual and multi-annual variation of the minimum discharge în the Miletin catchment (Romania). An important issue of water conservation, International Journal of Conservation Science, 6(4), pp. 729-746. , 2015;

G. Murariu, S. Condurache-Bota, Temperature dependence of the optical properties of Bi2O3, A theoretical approach basing on the Kramers-Kronig transformation for polynomial mixed terms models, Central European Journal of Physics, 11(1), pp. 130-127, 2013;

G. Murariu, V. Hahuie, L. Georgescu, M. Arseni, C. Iticescu, A. G. Murariu, Study on the influence of atmospheric parameters on the accuracy of the geodetic measurements, AIP Conference Proceedings, 1796, pp. 040009, 2017;

G. Puscasu , B. Codres, A. Stancu, G. Murariu, Nonlinear system identification based on internal recurrent neural networks, International Journal of Neural Systems, 19(2) pp. 115-125, DOI: 10.1142/S0129065709001884, 2009;

Global Forest Resources. Assessment 2000. FAO Forestry Paper 140, pp. 511, 2001;

Ichim, R. Problema lemnului de foc. Bucovina Forestieră, (2), 36-41, 1994;

Iulian RACOVIȚĂ, Oana ISTRATE, Ionuț-Dorin MARIN, Alexandru-Ionuț ANGHELUȚĂ, Andreea-Elisa RECLARU, Mihai Daniel DRAGU, Dan MUNTEANU, Bogdan ROSU, Gabriel MURARIU, Adrian ROSU, USING THE USGS PLATFORM FOR GEOMETRIC ANALYSIS OF SATELLITE IMAGERY. STUDY CASE-INDEPENDENTA FOREST-BETWEEN 2013-2017., Annals of the University Dunarea de Jos of Galati: Fascicle II, Mathematics, Physics, Theoretical Mechanics . 2018 Special Issue, Vol. 41, p18-22. 5p, 2018;

J.A. Paulo, H. Pereira, M. Tomé, Analysis of variables influencing tree cork caliper în two consecutive cork extractions using cork growth index modelling, Agroforestry Systems, 91(2), pp. 221-237, 2017;

J. Baynes, J. Herbohn, I. Russell, C. Smith, Bringing agroforestry technology to farmers în the Philippines: Identifying constraints to the success of extension activities using systems modelling, Small-Scale Forestry, 10(3), pp. 357-376, 2011;

Keselman, H. J., Huberty, C. J., Lix, L. M., Olejnik, S., Cribbie, R. A., Donahue, B., … Levin, J. R. Statistical Practices of Educational Researchers: An Analysis of their ANOVA, MANOVA, and ANCOVA Analyses. Review of Educational Research, 68(3), 350–386, (1998);

Murariu, Gabriel; Hahuie, Valentin; Murariu, Adrian Gabriel; et al., GROWTH RATE MODELING FOR WHITE POPLAR în THE SOUTH EASTERN PART OF ROMANIA: AN IMPORTANT ISSUE OF FOREST CONSERVATION,INTERNATIONAL JOURNAL OF CONSERVATION SCIENCE;

Murariu, G., Hahuie, V., Murariu, A. G., Georgescu, L., CAL1N, M. A., BURU1ANA, D., … & Carp, G. B. GROWTH RATE MODELING FOR WHITE POPLAR în THE SOUTH EASTERN PART OF ROMANIA: AN IMPORTANT ISSUE OF FOREST CONSERVATION. International Journal of Conservation Science, 8(2), (2017);

M. Singh, A.K. Sinha, P. Singh, Maintaining the biodiversity of informal protected areas: a collaborative conservational approach, International Journal of Conservation Science, 5(1), pp. 107-116, 2014;

Murariu, G.a, Murariu, A.G.b, Barbuta-Misu, N.c, Vlad, C.d, Marin, I.-D.a Comparative study of growth rate evaluation for ash (Frasinus excelsior) în southeastern Romania, International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management, SGEMVolume 18, Issue 1.5, 2018, Pages 583-59018th International Multidisciplinary Scientific Geoconference, SGEM 2018; Vienna; Austria; 3 December 2018 through 6 December Code 115091, ISSN: 13142704, 2018;

NERȚAN, A. T., & PANAITESCU, V. IMPORTANȚA UTILIZĂRII DATELOR DE TELEDETECȚIE PENTRU MONITORIZAREA STĂRII DE VEGETAȚIE A CULTURILOR AGRICOLE, 2016;

Palaghianu, C. Analiza regenerării pădurii, 2015;

Platt, R. W. ANOVA, t tests, and linear regression . Injury Prevention, 4(1), 52, 1998;

P.A. Aguilera, A. Fernández, R. Fernández, R. Rumi, A. Salmeron, Bayesian networks în environmental modelling, Environmental Modelling and Software, 26, pp. 1376¬1388, 2011;

P. Popa, G. Murariu, M. Timofti, L. Puiu Georgescu, Multivariate statistical analyses of water quality of Danube River at Galati, Romania, Environmental Engineering and Management Journal, în press (http://omicron.ch.tuiasi.ro/EEMJ/accepted.htm);

R.A. Sedjo, The role of forest plantations în the world’s future timber supply, Forestry

S. Leal, E. Nunes, H. Pereira, Cork oak (Quercus suber L.) wood growth and vessel characteristics variations în relation to climate and cork harvesting, European Journal of Forest Research, 127, pp. 33-41. 2008;

T. Johansson, A. Karacic, Increment and biomass în hybrid poplar and some practical implications, Biomass and Bioenergy, 35, pp. 1925-1934, 2011;

V. Hahuie, E. Danila, A. Danila, L. Puiu Georgescu, Using Multifractal Geometry to Change the Structure of the Forest în The Galati Area, Annals of “Dunarea De Jos” University of Galati, Mathematics, Physics, Theoretical Mechanics, Vn/XXXVIII(1), pp. 26-33, 2015;

Weiß, C. H. StatSoft, Inc., Tulsa, OK.: STATISTICA, Version 8. AStA Advances în Statistical Analysis, 91(3), 339–341. doi:10.1007/s10182-007-0038-x, 2007;

Wing, M. G., & Bettinger, P. GIS: An updated primer on a powerful management tool. Journal of forestry, 101(4), 4-8, 2003;

https://adevarul.ro/economie/stiri-economice/infografie-padurile-romaniei-judet-judet-cele-mai-mari-suprafete-impadurite-suceava-cele-mai-mici-calarasi-1_579f79475ab6550cb86440fb/index.html(accesat la data 10.06.2019);

https://silvicultorul.wordpress.com/2011/08/09/padurea-de-salcam-robinia-pseudoacacia-la-varsta-de-6-ani-de-zile/(accesat la data 11.06.2019);

https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-explanation-of-principal-component-analysis-b836fb9c97e2(accesat la data 16.04.2019);

http://www.rosilva.ro/articole/prezentare_generala__p_131.htm

http://apepaduri.gov.ro/padurea-mea-padurea-noastra-padurea-europenilor-2/

http://silvic.usv.ro/cursuri/dendrologie.pdf(accesat la data 21.06.2019);

http://www.insse.ro/old/sites/default/files/field/publicatii/anuar_statistic_cd_serii_de_timp.pdf(accesat la data 14.06.2019);

http://www.rosilva.ro/articole/prezentare_generala__p_178.htm

https://ro.wikipedia.org/wiki/Jude%C8%9Bul_Gala%C8%9Bi;

https://ziarullumina.ro/societate/sanatate/florile-de-salcam-combat-bolile-sistemului-nervos-si-digestiv-81188.html;

http://www.phys.ubbcluj.ro/~dana.maniu/BIOSTAT/C6.pdf(accesat la data 21.05.2019);

https://en.wikipedia.org/wiki/Landsat_7(accesat la data 12.05.2019);

https://silvicultorul.wordpress.com/2011/08/09/padurea-de-salcam-robinia-pseudoacacia-la-varsta-de-6-ani-de-zile/ (accesat la 16.05.2019)